‘壹’ 交叉编译后的python 怎么使用第三方库
刚遇到一样的问题，解决之后顺手回答下你。
setup.py无法安装是因为卡在build这一步，嵌入式linux系统里为减少体积去除了kernel 头文件之类的，所以理论上补全后可以直接在系统里setup.py安装，但是这种方法并不适合嵌入式linux系统。
我的解决方法是在编译根文件系统的时候顺便把需要的第三方库集成进去。buildroot 2015.05版已经有python-package框架可用，更早版本的话可以自己按照安装步骤写.mk来集成。也 可以在buildroot里交叉编译好这个第三方库，然后拷到文件系统里。
‘贰’ python第三方库如何安装
1、在cmd命令行直接使用pip install 包名命令安装
示例：
注意：安装成功会显示Successfully installed keras，如果出现黄色字体警告，是由于pip库包不是最新的，但keras库已成功安装，可随后对pip包进行更新，更新命令：python -m pip install --upgrade pip。
2、手动下载第三方库，然后在cmd命令行使用pip install 下载文件名命令安装下载的第三方库（https://www.lfd.uci.e/~gohlke/pythonlibs/）
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‘叁’ python第三方库有哪些
Python常用的标准库有http库。第三方库有scrapy,pillow和wxPython.以下有介绍: Requests.Kenneth Reitz写的最富盛名的http库,每个Python程序员都应该有它。 Scrapy.如果你从事爬虫相关的工作,那么这个库也是必不可少的。
‘肆’ python用于web开发的第三方库有哪些
1. wxPython
wxPython 是一个跨平台的 GUI 工具集，是 Python 语言的一套优秀的 GUI 图形库，允许程序员创建完整的、功能键全的 GUI 用户界面。它以wxWidgets为基础，可以分别在Windows、Mac OS、Linux上调用它们的本地组件，让 GUI 程序在不同的平台上显示对应的风格。
2. Kivy
Kivy 是一个开源库，能够让使用相同源代码创建的程序实现跨平台运行，而且它还可以做创新型用户界面开发，如果有做创新型用户界面的可以关注一下。
3. Dabo
Dabo是一个跨平台的应用程序开发框架，它使用Python语言开发，基于wxpython的再封装库。作为一个跨平台应用开发框架，它可以用来建立以数据为中心的应用程序，而且还提供数据库访问，商业逻辑以及用户界面。
4. Flexx
Flexx 是一个Python工具包，可以用来创建图形化界面程序，还支持使用 Web 技术进行界面的渲染，只要有 Python 和浏览器就可以运行。
5. Tkinter
这是一个跨平台图形用户界面GUI开发工具，是Tk图形用户界面工具包标准的Python接口，它很轻量，而且可以运行于绝大多数的Unix平台、Windows和Macintosh系统。
6. PyQt
PyQt 是一个非常全面的库，是Python编程语言和Qt库的成功融合。Qt本身是一个扩展的C++ GUI应用开发框架，可以在UNIX、Windows和Mac OS X上运行，而且能跨平台使用，被广泛应用于许多行业。
7. PyGTK
PyGTK 主要适用于 Linux/UNIX 系统，基于老版本的 GTK+2 的库提供绑定，借助于底层 GTK+2 所提供的各种可视化元素和组件，能开发出在 GNOME 桌面系统上运行的软件。值得一提的是，PyGTK 对 GTK+2 的C语言进行了简单封装，提供了面向对象的编程接口。
8. Pywin32
Windows Pywin32 库允许我们像 VC 一样的形式使用 Python 开发 win32 应用。Pywin32提供了很多访问windows的API。较重要的三个模块就是win32api、win32gui和win32con。
‘伍’ python机器学习方向的第三方库是什么
Python开发工程师必知的十大机器学习库：
一、Scikit-Learn
在机器学习和数据挖掘的应用中，Scikit-Learn是一个功能强大的Python包，我们可以用它进行分类、特征选择、特征提取和聚集。
二、Statsmodels
Statsmodels是另一个聚焦在统计模型上的强大的库，主要用于预测性和探索性分析，拟合线性模型、进行统计分析或者预测性建模，使用Statsmodels是非常合适的。
三、PyMC
PyMC是做贝叶斯曲线的工具，其包含贝叶斯模型、统计分布和模型收敛的诊断工具，也包含一些层次模型。
四、Gensim
Gensim被称为人们的主题建模工具，其焦点是狄利克雷划分及变体，其支持自然语言处理，能将NLP和其他机器学习算法更容易组合在一起，还引用Google的基于递归神经网络的文本表示法word2vec。
五、Orange
Orange是一种带有图形用户界面的库，在分类、聚集和特征选择方法方面，相当齐全，还有交叉验证的方法。
六、PyMVPA
PyMVPA是一种统计学习库，包含交叉验证和诊断工具，但没有Scikit-learn全面。
七、Theano
Theano是最成熟的深度学习库，它提供不错的数据结构表示神经网络的层，对线性代数来说很高效，与Numpy的数组类似，很多基于Theano的库都在利用其数据结构，它还支持开箱可用的GPU编程。
八、PyLearn
PyLearn是一个基于Theano的库，它给Theano引入了模块化和可配置性，可以通过不同的配置文件来创建神经网络。
九、Hebel
Hebel是一个带有GPU支持的神经网络库，可以通过YAML文件决定神经网络的属性，提供了将神级网络和代码友好分离的方式，并快速地运行模型，它是用纯Python编写，是很友好的库，但由于开发不久，就深度和广大而言，还有些匮乏!
十、Neurolab
Neurolab是一个API友好的神经网络库，其包含递归神经网络实现的不同变体，如果使用RNN，这个库是同类API中最好的选择之一。
‘陆’ 如何向python中添加第三方类库
1.直接使用pip安装，类似于linux系统的yum/apt：
pipinstallnumpy
2.下载源码，将源码路径添加到包搜索路径中，或直接将源码包放到python源包中。
3.如果是自己编写的简单类库，直接放在和想要引用此类的py文件同级目录下即可。
通过以上任意一种方法之后，即可直接在python环境中使用：
importnumpy
‘柒’ Python 常用的标准库以及第三方库有哪些
标准库
Python拥有一个强大的标准库。Python语言的核心只包含数字、字符串、列表、字典、文件等常见类型和函数，而由Python标准库提供了系统管理、网络通信、文本处理、数据库接口、图形系统、XML处理等额外的功能。
Python标准库的主要功能有：
1.文本处理，包含文本格式化、正则表达式匹配、文本差异计算与合并、Unicode支持，二进制数据处理等功能
2.文件处理，包含文件操作、创建临时文件、文件压缩与归档、操作配置文件等功能
3.操作系统功能，包含线程与进程支持、IO复用、日期与时间处理、调用系统函数、日志（logging）等功能
4.网络通信，包含网络套接字，SSL加密通信、异步网络通信等功能
5.网络协议，支持HTTP，FTP，SMTP，POP，IMAP，NNTP，XMLRPC等多种网络协议，并提供了编写网络服务器的框架
6.W3C格式支持，包含HTML，SGML，XML的处理。
7.其它功能，包括国际化支持、数学运算、HASH、Tkinter等
Python社区提供了大量的第三方模块，使用方式与标准库类似。它们的功能覆盖科学计算、Web开发、数据库接口、图形系统多个领域。第三方模块可以使用Python或者C语言编写。SWIG,SIP常用于将C语言编写的程序库转化为Python模块。Boost C++ Libraries包含了一组函式库，Boost.Python，使得以Python或C++编写的程式能互相调用。Python常被用做其他语言与工具之间的“胶水”语言。
着名第三方库
1.Web框架
Django： 开源Web开发框架，它鼓励快速开发,并遵循MVC设计，开发周期短。
ActiveGrid： 企业级的Web2.0解决方案。
Karrigell： 简单的Web框架，自身包含了Web服务，py脚本引擎和纯python的数据库PyDBLite。
Tornado： 一个轻量级的Web框架，内置非阻塞式服务器，而且速度相当快
webpy： 一个小巧灵活的Web框架，虽然简单但是功能强大。
CherryPy： 基于Python的Web应用程序开发框架。
Pylons： 基于Python的一个极其高效和可靠的Web开发框架。
Zope： 开源的Web应用服务器。
TurboGears： 基于Python的MVC风格的Web应用程序框架。
Twisted： 流行的网络编程库，大型Web框架。
Quixote： Web开发框架。
2.科学计算
Matplotlib： 用Python实现的类matlab的第三方库，用以绘制一些高质量的数学二维图形。
SciPy： 基于Python的matlab实现，旨在实现matlab的所有功能。
NumPy： 基于Python的科学计算第三方库，提供了矩阵，线性代数，傅立叶变换等等的解决方案。
3.GUI
PyGtk： 基于Python的GUI程序开发GTK+库。
PyQt： 用于Python的QT开发库。
WxPython： Python下的GUI编程框架，与MFC的架构相似。
4.其它
BeautifulSoup： 基于Python的HTML/XML解析器，简单易用。
PIL： 基于Python的图像处理库，功能强大，对图形文件的格式支持广泛。
PyGame： 基于Python的多媒体开发和游戏软件开发模块。
Py2exe： 将python脚本转换为windows上可以独立运行的可执行程序。
‘捌’ python使用什么可以导入第三方库
导入模块的方式
1、import 模块名
2、from 模块名 import 功能名
3、from 模块名 import* * 代表导入模块的所有功能
4、import 模块名 as 别名
5、from 模块名 import 功能名 as 别名
‘玖’ Python无法调用第三方库
网页链接换国内源，避免国外的网速不好，造成下载较大库时出错
其实完全没必要用conda，用自带的pip就可以了，不算麻烦。
网络搜pip更换源，按步骤《更换国内的镜像源》
pip install numpy
pip install pandas
pip install matplotlib
这三个库是数据分析、数据可视化相关的库按需下载就可以
‘拾’ python 怎么使用pyglet第三方库
先提供官网：
http://pyglet.org/
我们知道python 本身提供了界面库和多媒体库，但是确实不好用。
我们在界面的时候可以使用PyQT库，和xWidget。而开发多媒体的时候则用本文提到的pyglet库。先来看看这些特性：
可以播放所有的音频和视频，例如mp3, ogg/Vorbis, wma, DivX, mpeg-2, h264, wmv, Xvid.
更重要的他是免费的，遵循BSD开源软件协议。你可以在你的商业软件中去使用它。
下载它就去官网：
http://pyglet.org/
网站有详细的文档介绍怎么安装和使用。
下面列出它所提供的模块，其实从下列列表中你也能知道它能做些什么了：
Submoles
pyglet.app
Application-wide functionality.
pyglet.clock
Precise framerate calculation, scheling and framerate limiting.
pyglet.event
Event dispatch framework.
pyglet.font
Load fonts and render text.
pyglet.font.base
Abstract classes used by pyglet.font implementations.
pyglet.gl
OpenGL and GLU interface.
pyglet.gl.gl_info
Information about version and extensions of current GL implementation.
pyglet.gl.glu_info
Information about version and extensions of current GLU implementation.
pyglet.graphics
Low-level graphics rendering.
pyglet.graphics.allocation
Memory allocation algorithm for vertex arrays and buffers.
pyglet.graphics.vertexattribute
Access byte arrays as arrays of vertex attributes.
pyglet.graphics.vertexbuffer
Byte abstractions of Vertex Buffer Objects and vertex arrays.
pyglet.graphics.vertexdomain
Manage related vertex attributes within a single vertex domain.
pyglet.image
Image load, capture and high-level texture functions.
pyglet.image.atlas
Group multiple small images into larger textures.
pyglet.info
Get environment information useful for debugging.
pyglet.media
Audio and video playback.
pyglet.resource
Load application resources from a known path.
pyglet.sprite
Display positioned, scaled and rotated images.
pyglet.text
Text formatting, layout and display.
pyglet.text.caret
Provides keyboard and mouse editing proceres for text layout.
pyglet.text.document
Formatted and unformatted document interfaces used by text layout.
pyglet.text.formats
Document formats.
pyglet.text.formats.attributed
Extensible attributed text format for representing pyglet formatted documents.
pyglet.text.formats.html
Decode HTML into attributed text.
pyglet.text.formats.plaintext
Plain text decoder.
pyglet.text.formats.structured
Base class for structured (hierarchical) document formats.
pyglet.text.layout
Render simple text and formatted documents efficiently.
pyglet.text.runlist
Run list encoding utilities.
pyglet.window
Windowing and user-interface events.
pyglet.window.event
Events forpyglet.window.
pyglet.window.key
Key constants and utilities for pyglet.window.
pyglet.window.mouse
Mouse constants and utilities for pyglet.window.